教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会规划工程应用型自动化专业系列教材：机器视觉技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡怀中，张新曼，刘瑞玲 著，韩九强 编

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• 机器视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 自动化
• 人工智能
• 规划教材
• 高等教育
• 工程应用
• 计算机视觉
• 工业应用

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040278682

版次：1

商品编码：10337514

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-12-01

页数：358

正文语种：中文

内容简介

机器视觉系统的基本组成原理和图像处理基础，重点介绍机器视觉系统涉及的新技术、新方法、新器件及机器视觉的典型应用案例。全书共分10章，第1章简要介绍机器视觉技术的基本概念、系统构成以及发展趋势；第2章介绍机器视觉系统的硬件技术和教学实验设备；第3章介绍机器视觉组态软件XAVIS；第4章介绍图像处理技术；第5、6章分别介绍机器视觉应用最普遍的尺寸测量技术与缺陷检测技术；第7章介绍模式识别技术；第8章介绍图像融合技术；第9章介绍基于机器视觉的运动目标跟踪技术；第10章介绍三维重构的初级视觉理论与方法。
《机器视觉技术及应用》重在理论联系实际，在每一章都安排有涉及编者教学科研的典型机器视觉系统案例或机器视觉实验专题。《机器视觉技术及应用》主要内容都具有工程应用项目研究的工业实际背景，每章配套的典型案例、习题和实验均选自工业实际对象，很多来自科研项目研究的实际内容。配套的教学实验提供了30余种实验案例和200多种机器视觉算法库函数供学生做实验选学，并为乐于动手的学生提供了自学习实验环节，也为有兴趣深入钻研机器视觉理论的学生介绍了图像融合、视觉跟踪以及三维重构的新理论和新方法。.，
《机器视觉技术及应用》既可作为大专院校自动化、计算机、电气工程、机电一体化等专业的教材，也适用于从事测量、检测、控制及机器视觉等系统研究、设计和开发的科研与工程技术人员参考。

作者简介

韩九强，西安交通大学自动控制研究所所长，教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会副主任委员，全国自动化专业教材编审委员会委员，陕西省仪器仪表学会副理事长。主要研究方向：智能测控理论与应用，机器视觉技术与图像信息融合，嵌入式技术与智能仪器。
韩九强教授先后完成国家与省部基金、国际合作项目以及大中型企业产学研课题70余项；获各级教学科研成果奖励30余次，其中获国家科学技术进步二等奖1项、省部级教学科研成果一等奖3项、二等奖2项、三等奖4项；获国家发明专利6项；获软件著作权2项；在国内外期刊与国际会议上发表学术论文180余篇，其中SCI／EI检索60余篇；主编出版学术著作3部。

目录

第1章 绪论
1.1 机器视觉技术发展与应用
1.1.1 机器视觉技术发展现状
1.1.2 机器视觉技术的应用
1.2 机器视觉系统组成
1.2.1 系统硬件
1.2.2 组态软件
1.3 机器视觉方法分类
1.3.1 尺寸测量
1.3.2 缺陷检测
1.3.3 模式识别
1.3.4 图像融合
1.3.5 目标跟踪
1.3.6 三维重构
1.4 机器视觉发展趋势
习题与实验
参考文献

第2章 机器视觉硬件技术
2.1 镜头技术
2.1.1 视场角
2.1.2 焦距
2.1.3 自动调焦
2.1.4 滤光镜
2.2 摄像机技术
2.2.1 数字摄像机
2.2.2 分辨率
2.2.3 帧速
2.2.4 智能相机
2.2.5 相机接口
2.3 光源技术
2.3.1 前光源
2.3.2 背光源
2.3.3 环形光源
2.3.4 点光源
2.3.5 可调光源
2.4 图像采集卡
2.5 摄像机标定技术
2.5.1 成像几何模型
2.5.2 典型标定方法
2.5.3 标定策略
2.6 ZM-VSl200机器视觉教学
实验平台
习题与实验
参考文献

第3章 机器视觉组态软件XAVIS
3.1 XAVIS简介
3.2 XAVIS基本操作
3.2.1 主窗口
3.2.2 子窗口
3.2.3 操作示例
3.3 XAVIS基本函数
3.3.1 参数类型
3.3.2 文件操作
3.3.3 控制函数
3.3.4 功能函数
3.3.5 扩展函数
3.4 XAVIS接口技术
3.4.1 动态链接库技术
3.4.2 自定义算法库加载
3.5 XAVIS编程实例
3.5.1 边缘提取
3.5.2 图像滤波
3.5.3 尺寸测量
3.5.4 印刷体字符检测
3.5.5 三维重构
3.6 提示和操作技巧
习题与实验

第4章 图像处理技术
4.1 图像增强
4.1.1 空域图像增强
4.1.2 频域图像增强
4.2 图像分割
4.2.1 双峰法
4.2.2 迭代法
4.2.3 大津法
4.2.4 判别分析法
4.2.5 一维最大熵方法
4.3 边缘提取
4.3.1 边缘定义及分类
4.3.2 边缘检测算子
4.3.3 轮廓提取方法
4.4 数学形态学分析
4.4.1 数学形态学原理
4.4.2 图像数学形态学基本运算
4.4.3 图像数学形态学应用
4.5 图像投影
4.6 图像特征提取
4.6.1 图像特征
4.6.2 兴趣点提取
4.6.3 直线提取
4.6.4 圆弧提取
4.7 配准定位方法
4.7.1 图像配准数学建模
4.7.2 图像配准方法
4.7.3 图像配准的主要步骤
习题与实验
参考文献

第5章 尺寸测量技术
5.1 长度测量
5.1.1 距离测量
5.1.2 多距离测量和齿长测量
5.1.3 线段测量
5.2 面积测量
5.2.1 基于区域标记的面积测量
5.2.2 基于轮廓向量的面积测量
5.3 圆测量
5.3.1 正圆的测量方法
5.3.2 多圆测量
5.3.3 利用曲率识别法识别圆
5.3.4 椭圆的测量方法
5.4 线弧测量
5.4.1 基于Harris角点检测的线弧分离
5.4.2 基于哈夫变换的线弧分离
5.5 角度测量
习题与实验
参考文献.

第6章 缺陷检测技术
6.1 缺陷检测的分类方法
6.2 瑕疵缺陷检测
6.2.1 瑕疵缺陷图像特点
6.2.2 瑕疵缺陷检测算法
6.2.3 应用实例
6.3 划痕检测
6.3.1 划痕图像的特点
6.3.2 划痕检测算法
6.3.3 应用实例
6.4 焊点检测与分类方法
6.4.1 PCB焊点的分类
6.4.2 焊点检测与分类算法
6.4.3 应用实例
习题与实验

第7章 模式识别技术
7.1 字符识别
7.1.1 印刷体字符识别
7.1.2 手写体字符识别算法
7.2 条码识别
7.2.1 条码技术
7.2.2 一维条码识别
7.2.3 二维条码识别
7.3 车牌识别
7.3.1 车牌图像预处理
7.3.2 车牌字符分割与识别
7.4 工件识别
7.4.1 工件识别方法
7.4.2 识别实例
7.5 医学图像识别
7.5.1 血管识别
7.5.2 细胞识别
习题与实验
参考文献

第8章 图像融合技术
8.1 图像融合分类
8.1.1 像素级融合
8.1.2 特征级图像融合
8.1.3 决策级图像融合
8.2 图像融合算法
8.2.1 基本图像融合算法
8.2.2 金字塔图像融合算法
8.2.3 小波变换图像融合算法
8.3 图像融合的评价标准
8.3.1 主观评价标准
8.3.2 客观评价标准
8.4 图像融合应用
8.4.1 多光照图像融合
8.4.2 多聚焦图像融合
8.4.3 异质图像融合
习题与实验
参考文献

第9章 目标跟踪技术
9.1 检测与跟踪的关系
9.2 运动目标检测
9.2.1 相邻帧间差分算法
9.2.2 背景差分算法
9.3 运动目标跟踪
9.3.1 特征匹配搜索算法
9.3.2 均值漂移算法
9.3.3 目标遮挡跟踪算法
9.4 运动目标跟踪实例
9.4.1 无遮挡目标跟踪实例
9.4.2 有遮挡目标跟踪实例
习题与实验
参考文献

第10章 三维重构技术
10.1 三维重构技术分类
10.2 三维重构基本概念
10.2.1 辐射度
10.2.2 目标表面朝向
10.2.3 反射类型与反射模型
10.3 SFS三维重构算法
10.3.1 基于混合反射模型的SFS算法（AHRM）
10.3.2 AHRM算法实例分析
10.3.3 基于透视成像模型的SFS算法（APM）
10.3.4 APM算法的实例分析
10.3.5 SFS三维重构变分算法
10.3.6 变分算法实例分析
10.4 光度立体学
10.4.1 光度立体视觉法
10.4.2 算法实例
习题与实验
参考文献

精彩书摘

1.1.2 机器视觉技术的应用
机器视觉技术正在被广泛地应用于各种生产活动，可以说需要人类视觉的场合几乎都有机器视觉的应用，特别是在许多人类视觉无法感知的场合，如在精确定量感知、高速检测判定、危险场景感知和不可见物体感知等情况下，机器视觉技术更显示出其无可比拟的优越性。机器视觉技术的应用主要包括如下几个方面。
1.在工业检测中的应用
工业检测是指在工业生产中运用一定的测试技术和手段对生产环境、工况、产品等进行测试和检验，其检测结果是对生产过程进行控制的重要指标，直接影响着生产效率和质量。
在现代自动化大生产中，视觉检测往往是不可缺少的重要环节。如汽车零件结构尺寸、药品包装正误、IC字符印刷质量、电路板焊接好坏等，都需要工人通过卡尺、量规或者显微镜等工具进行观测检验。人工检测的弊端很多，主要体现在以下6个方面。
（1）人工检测劳动强度大、生产效率低。
（2）人工检测没有严格统一的质量标准，直接影响产品的检验一致性。
（3）在一些高速的生产环节，人工检测无法实现实时全检，只能对部分产品进行抽检。
（4）在高精度检测要求下，人工检测很难达到精度要求，而且检测成本居高不下。
（5）在某些高温或有毒生产现场，无法通过人工方式对产品质量进行检测。
（6）人工检测的数据无法及时准确地纳入质量管理系统，不利于测控管系统集成。
随着现代工业的发展和进步，特别是在一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。机器视觉技术则因其具备在线检测、实时分析、实时控制的能力以及高效、经济、灵活的优点，成为现代检测技术中一种重要的技术手段。
机器视觉技术在微尺寸、大尺寸、复杂结构尺寸和异型曲面尺寸检测中具有突出的优势和特点：对于微尺寸测量，机器视觉技术不仅具有非接触的特点，还可以通过调节摄像系统的分辨率和放大倍数方便地实现不同测量范围的高精度测量；对于大尺寸测量，机器视觉技术可以通过拼接零件不同部位的图像，分析得到零件的完整结构尺寸；对于复杂结构零件（如齿轮、螺纹、凸轮等）测量，机器视觉技术只需要一幅或多幅图像就可以获得复杂结构的轮廓信息。
机器视觉工业检测就其检测性质和应用范围而言，分为定量检测和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。除了对各种零件几何尺寸的测量，机器视觉技术在工业在线检测的应用还包括印制电路板检查、钢板表面自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机器零件的自动识别和分类等。

前言/序言

自动化技术在我国现代化建设进程中具有重要地位。五十多年来，自动化技术对我国社会主义现代化建设的众多领域发挥了重要作用，产生了深远影响。最具代表性的两弹一星的成功发射、载入飞船的顺利返回、嫦娥探月的环绕飞行等充分体现了自动化技术在国家重大工程应用中的示范作用。自动化技术也有力地推动着我国整体工业的发展和改变着人们的生活方式，如集成制造系统的普及推广使机械加工制造自动化程度达到了更高的水平，服务机器人代替家政进入了家庭，改善了人们的生活环境，如此等等。
我国正在全面建设小康社会，走新型工业化道路，促进信息化与工业化的“两化”融合，实现工业、农业、国防和科学技术现代化。在此进程中，自动化技术起着不可替代的桥梁作用。这就迫切需要高等学校自动化专业办学机构和广大教师进行深入研究和探索，如何能够为各行各业输送大量具有工程实践能力和应用创新能力的工程应用型自动化专业高级技术人才。在“教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会”主任委员吴澄院士领导下，针对我国高等教育发展快、规模大、社会各行各业对工程应用型自动化专业人才需求量大的特点，按照大众化高等教育阶段分类指导的思想和原则，抓住有利时机，成立了“工程应用型自动化专业课程体系研究与教材建设委员会”，对工程应用型自动化专业的知识体系、课程体系、能力培养等进行了有益的探索，为工程应用型自动化专业人才培养、教材建设奠定了基础。
工程应用型自动化专业涉及面广、行业多，其人才培养模式与课程体系涉及的因素众多复杂，包括如何结合通识教育，拓宽应用口径、突出专业重心、强化实践教育、理论联系实际、提高应用创新能力等，其中构建既不照搬研究型、也不雷同技能训练型的工程应用型自动化专业课程体系，编写一套有利于促进面向不同行业、应对不同层次问题的工程应用型学生个性发展的一流教材尤为重要，着力培养学生由解决工程实际问题到提出新问题的探索思维方式，即运用知识的创新能力。“教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会”在对工程应用型自动化专业课程体系研究的基础上，从全国遴选有工程应用背景、有教材编写经验的教授与专家，组织编写了这套工程应用型自动化专业系列教材，这对工程应用型自动化专业人才的创新能力培养具有重要意义。

《机器视觉：洞察世界的双眼》 一、 机器视觉的魅力与价值 在信息爆炸的时代，数据如同洪流，我们渴望更高效、更精准地理解和解析这些数据。传统的信息获取方式，依赖于人工的观察、记录与分析，不仅效率低下，更可能因为主观因素而产生误差。而机器视觉，作为一项能够赋予机器“眼睛”和“大脑”的前沿技术，正以其强大的能力，悄然改变着我们的生活、工作与生产方式。它不仅仅是冰冷的算法与代码的堆砌，更是将人类智慧的洞察力延伸至数字世界的桥梁。 想象一下，当一台机器能够像人一样“看懂”图像，它能做什么？它能以毫秒级的速度检测产品表面的微小瑕疵，确保每一件出厂的产品都符合严苛的质量标准；它能在纷繁复杂的环境中自主导航，让无人驾驶汽车安全可靠地穿梭于大街小巷；它能实时监测工业生产线的运行状态，及时发现并预警潜在的故障，避免巨大的经济损失；它甚至能辅助医生解读医学影像，提高诊断的准确性，挽救生命。这些令人惊叹的应用，都源于机器视觉技术的神奇力量。 机器视觉的核心价值在于其自动化、智能化、高精度、高效率的特性。它能够将原本需要大量人力、时间和专业知识才能完成的任务，转化为机器可执行的、可重复的、可大规模部署的流程。这不仅极大地提升了生产力，降低了成本，更重要的是，它开启了许多过去无法想象的自动化应用场景，推动着各行各业向更高级的智能化转型。从制造业的质量检测、机器人引导，到安防领域的行为识别、人脸识别，再到医疗影像分析、自动驾驶、农业精准种植，机器视觉的应用场景正在以惊人的速度不断拓展和深化，成为现代社会不可或缺的关键技术之一。 二、 机器视觉的核心组成与原理 机器视觉并非单一的技术，而是涵盖了多个学科领域的交叉融合，包括计算机科学、光学、电子工程、数学、统计学以及人工智能等。理解机器视觉，就如同理解一双精密的“眼睛”是如何工作的，以及它如何将“看到”的信息转化为有意义的“理解”。 图像采集（Image Acquisition）： 这是机器视觉的起点，如同人类的眼睛捕捉光线。它涉及到选择合适的成像设备，如工业相机、高光谱相机、红外相机等，根据应用场景的需求，选择合适的镜头来聚焦光线，并配合光源（如LED光源、结构光、激光等）来照亮被测物体，以获得清晰、高质量的图像。成像设备的选择、光学系统的设计以及光源的配置，直接决定了后续视觉处理的效果，是整个系统的基石。例如，在检测微小划痕时，需要高分辨率相机配合特写镜头和高对比度光源；而在进行三维测量时，则可能需要结构光投影仪配合深度相机。 图像预处理（Image Preprocessing）： 采集到的原始图像往往包含噪声、光照不均等不利因素，如同人眼看到的图像可能因为光线强弱或模糊而影响判断。图像预处理旨在增强图像质量，突出目标特征，抑制无关信息。常见的预处理技术包括： 噪声去除（Noise Reduction）： 使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）来平滑图像，去除随机噪声。 灰度化（Grayscaling）： 将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程，但仍保留了重要的亮度信息。 对比度增强（Contrast Enhancement）： 调整图像的亮度范围，使细节更易于观察，例如直方图均衡化。 二值化（Binarization）： 将图像转换为只有黑白两色的图像，有助于后续的分割和识别，例如 Otsu's 方法。 形态学操作（Morphological Operations）： 如腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）、闭运算（Closing）等，用于去除小的噪点、连接断开的物体或填充物体内部的孔洞。 图像分割（Image Segmentation）： 这是将图像划分为具有不同属性的区域或对象的过程，如同将一幅画中的不同元素区分开来。目标是将感兴趣的目标从背景中分离出来，方便后续的分析。常用的分割技术有： 基于阈值的方法（Thresholding-based Methods）： 根据像素的灰度值将其归入不同类别，如全局阈值、局部阈值。 基于边缘的方法（Edge-based Methods）： 检测图像中的边缘，通常使用Canny边缘检测器等算法，然后将边缘连接成封闭的轮廓。 基于区域的方法（Region-based Methods）： 将相似的像素区域合并起来，如区域生长（Region Growing）。 基于聚类的方法（Clustering-based Methods）： 如K-means聚类，将像素根据其特征（如颜色、纹理）聚集成不同的簇。 特征提取（Feature Extraction）： 分割完成后，需要从目标区域中提取出能够描述目标特性的关键信息，这些信息将用于识别和分析。特征可以是： 几何特征（Geometric Features）： 如面积、周长、质心、方向、形状描述子（如Hu矩、傅里叶描述子）等。 纹理特征（Texture Features）： 描述物体表面图案的重复性和规律性，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。 颜色特征（Color Features）： 如颜色直方图、平均颜色、颜色矩等。 深度信息（Depth Information）： 对于三维视觉，深度信息至关重要，可以从中提取表面法线、曲率等特征。 模式识别与分类（Pattern Recognition and Classification）： 这是机器视觉的核心，也是最终的“理解”过程。通过将提取的特征与预先建立的模型或数据库进行比对，来识别出目标是什么，或者判断其是否符合某种标准。这部分通常会涉及到机器学习和深度学习技术。 传统机器学习方法： 如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等，通过设计和提取手工特征，然后训练分类器。 深度学习方法： 如卷积神经网络（CNN），能够自动从原始图像中学习层次化的特征，并在无需手动设计特征的情况下，实现高精度的识别和分类。例如，通过训练一个CNN模型，它可以识别出图片中的猫、狗，或者检测出产品表面的缺陷类型。 结果分析与决策（Result Analysis and Decision Making）： 经过识别和分类后，需要对识别结果进行分析，并根据预设的逻辑做出相应的决策。这可能包括： 测量与定位： 计算出目标的尺寸、位置、姿态等信息，用于指导机器人抓取或进行精度控制。 缺陷判定： 判断产品是否存在缺陷，并记录缺陷的类型和位置。 计数与统计： 对目标进行计数，并进行相关统计分析。 运动轨迹分析： 分析目标的运动模式，例如在安防领域检测异常行为。 指令输出： 将分析结果转化为控制信号，驱动其他设备执行相应操作，例如合格品放行，不合格品剔除，或者报警提示。 三、 机器视觉在各领域的广泛应用 机器视觉技术以其强大的赋能能力，已经深入到现代社会几乎所有的行业和应用场景，成为推动智能化进程的关键驱动力。 工业制造领域： 这是机器视觉应用最为广泛和成熟的领域。 产品质量检测： 自动检测零部件的尺寸、形状、表面缺陷（划痕、污点、裂纹、毛刺等）、印刷文字或图案的准确性，确保产品合格率。例如，在电子元器件生产线上，自动检测焊点质量；在汽车零部件制造中，检测发动机部件的精密加工情况；在食品包装行业，检查包装的完整性和标签信息。 尺寸测量： 精确测量工件的尺寸、角度、圆度等几何参数，用于尺寸控制和工艺优化。 表面检测： 识别产品表面的划痕、凹陷、氧化、涂层不均等缺陷。 字符识别（OCR/OCV）： 读取产品上的生产日期、批号、序列号等信息，并进行校验，用于追溯和防伪。 物体识别与定位： 识别产品类型，并精确确定其在三维空间中的位置和姿态，引导机器人进行抓取、放置、装配等操作。 流程监控： 实时监控生产线的运行状态，识别异常情况，如物料缺失、堆积、错位等，保障生产连续性和安全性。 自动驾驶与智能交通： 机器视觉是自动驾驶汽车的“眼睛”，使其能够感知周围环境。 障碍物检测与识别： 识别行人、车辆、非机动车、道路标线、交通标志、信号灯等，是安全驾驶的基础。 车道线检测与跟踪： 帮助车辆保持在车道内行驶。 交通信号识别： 读取交通信号灯的状态（红、黄、绿）和交通标志的信息。 环境感知： 构建车辆周围环境的三维地图，了解道路状况、坡度、曲率等。 驾驶员行为监控： 检测驾驶员疲劳、分心等状态，提高行车安全。 安防与监控领域： 提升公共安全水平和智能化管理能力。 人脸识别： 用于身份验证、门禁控制、嫌疑人追踪等。 行为分析： 检测异常行为，如人群聚集、徘徊、打斗、攀爬围墙等，及时预警。 车辆识别与跟踪： 识别车牌、车型、车身颜色，并对车辆进行轨迹跟踪。 入侵检测： 在禁区内检测到目标时发出警报。 智能交通监控： 实时监测交通流量、违章行为（如闯红灯、超速），优化交通管理。 医疗健康领域： 辅助医生诊断，提高医疗效率和精度。 医学影像分析： 自动识别X光片、CT、MRI、病理切片中的病灶、肿瘤、异常结构，辅助医生进行早期诊断。 手术导航与辅助： 在微创手术中，提供实时的三维视图和精确的器械定位，提高手术的精确性和安全性。 细胞计数与形态学分析： 自动计数细胞数量，分析细胞的形态特征，用于疾病诊断和药物研发。 智能康复设备： 通过视觉传感器跟踪患者的动作，评估康复效果，并调整康复训练计划。 农业领域： 实现精准农业，提高作物产量和资源利用率。 作物生长监测： 通过无人机或地面传感器拍摄的图像，监测作物的生长状态、叶片健康度、营养状况。 病虫害检测： 识别作物上的病斑和虫害迹象，及时采取防治措施。 果实成熟度判断： 识别果实的颜色、大小，判断其成熟度，实现精准采摘。 杂草识别与精准除草： 区分作物与杂草，指导除草机器人进行选择性除草，减少农药使用。 产量估算： 根据作物数量和大小估算产量。 其他领域： 零售业： 智能货架识别、顾客行为分析、自助结账。 物流仓储： 自动化分拣、货物识别、仓库管理。 航空航天： 飞行器状态监测、目标识别、导航。 印刷与出版： 印刷质量检测、版面分析。 文化遗产保护： 文物数字化、三维重建。 四、 机器视觉的未来展望 随着人工智能、深度学习、传感器技术和计算能力的飞速发展，机器视觉技术正以前所未有的速度向更深层次、更广阔的领域迈进。 更强大的感知能力： 未来，机器视觉系统将能够理解更复杂的场景，识别更微小的细节，处理更模糊或不完整的信息。多模态融合（如视觉与听觉、触觉的结合）将成为重要趋势，使机器拥有更全面的感知能力。 更高的智能化水平： 深度学习的持续进步将使机器视觉系统具备更强的自学习、自适应和自推理能力，能够处理更具挑战性的任务，甚至能够进行一定程度的创造性工作。 实时性与低功耗： 随着算法的优化和硬件的进步，机器视觉将能在嵌入式设备上实现更快的处理速度和更低的功耗，为移动机器人、智能穿戴设备等应用打开新的可能性。 更广泛的交互体验： 机器视觉将进一步推动人机交互的革新，使人与机器的交流更加自然、直观，例如通过手势、表情等进行交互。 赋能新兴产业： 机器人技术、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、物联网（IoT）等新兴产业的发展，都将高度依赖于机器视觉技术的进步。 总而言之，机器视觉技术正在以前所未有的力量，为我们揭示一个更加智能、高效、安全和便捷的未来。它不仅仅是一项技术，更是一种洞察世界的全新方式，正在深刻地重塑我们的生活与社会。

评分☆☆☆☆☆

在现代工业自动化中，机器视觉的应用场景越来越广泛，而这本书恰恰抓住了这个核心。我尤其关注了书中关于工业检测和测量方面的应用。例如，在表面缺陷检测方面，书中详细介绍了如何利用图像处理技术来识别和量化各种微小的瑕疵，如划痕、砂眼、气泡等，并给出了相应的图像增强和特征提取方法。在产品尺寸测量方面，书中也讲解了如何通过边缘检测、轮廓提取等方法，实现高精度的尺寸测量，并讨论了如何补偿由于透视畸变、镜头畸变等因素造成的测量误差。更令我印象深刻的是，书中还涉及了OCR（光学字符识别）技术在产品追溯和信息录入中的应用，以及二维码识别在自动化生产线上的重要性。作者在讲解这些技术时，并没有回避实际应用中的挑战，而是提供了多种解决方案和优化策略，比如在光照不均的场景下，如何选择合适的图像增强算法，或者在目标形变较大的情况下，如何提高识别的鲁棒性。这本书就像一本详尽的《工业机器视觉操作手册》，它不仅告诉你机器视觉能做什么，更重要的是，它告诉你如何在复杂的工业环境下，有效地利用这些技术来解决实际问题，提升生产效率和产品质量。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在图像分割和特征提取方面的讲解，是我之前学习中遇到的一个难点。以往接触到的资料，往往会深陷于各种算法的原理和数学公式，虽然理解起来严谨，但应用起来却显得有些空泛。而这本《机器视觉技术及应用》却另辟蹊径，它在介绍Canny边缘检测、Sobel算子等经典方法时，并没有止步于公式的罗列，而是花了相当大的篇幅来讨论这些算法在不同场景下的优缺点，以及如何通过参数调整来优化检测效果。更令我惊喜的是，书中关于SIFT和SURF特征提取的讲解，不仅仅是介绍了算法的原理，更是通过一系列实际应用案例，如图像拼接、物体识别等，生动地展示了这些特征是如何在复杂背景下鲁棒地工作的。例如，在讲解SURF算法时，书中详细对比了它在旋转、缩放、光照变化等不同条件下的表现，并给出了实际操作中的调参建议。我尤其欣赏书中关于“尺度不变性”和“旋转不变性”的直观解释，这使得我对这些抽象概念有了更深刻的理解。这本书仿佛一位老道的工艺美术师，不仅告诉你画笔是什么，颜料是什么，更重要的是教你如何调色，如何运笔，才能画出栩栩如生的作品，这种实践导向的讲解方式，无疑大大降低了学习的门槛。

评分☆☆☆☆☆

我一直对三维视觉和立体匹配技术感到好奇，因为这涉及到从二维图像重构真实世界的深度信息，这在很多高端应用中都至关重要。而《机器视觉技术及应用》在这方面的讲解，让我看到了实际操作的可能性。书中关于双目立体视觉原理的介绍，清晰地阐述了视差的计算过程，以及如何利用视差图来恢复深度信息。我仔细阅读了关于局部匹配算法（如SGM）和全局匹配算法（如Graph Cut）的对比分析，这让我能够根据不同的场景和精度要求，选择最合适的算法。书中还详细介绍了相机标定中，如何进行内外参数的标定，以及如何利用标定结果来校正图像畸变，这些基础工作对于后续的三维重建至关重要。此外，书中还探讨了激光点云数据处理和配准技术，并给出了一些在机器人导航和三维建模方面的应用实例。我特别欣赏书中对于“重投影误差”的解释，以及如何通过优化算法来减小误差，这让我明白了三维重建的精度是如何被控制的。这本书就像一个精密的仪器制造商，不仅展示了三维视觉的神奇之处，更重要的是，它提供了制造这些神奇“仪器”的蓝图和工具，让读者有机会亲手去搭建和实现。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《机器视觉技术及应用》时，我原本是抱着学习一些基础概念和经典算法的期望。毕竟，作为教育部指导下的系列教材，它的权威性和系统性是值得信赖的。然而，在我翻阅的过程中，我发现这本书的重点似乎并不完全在于纯粹的理论推导或者算法的数学证明，而是更侧重于工程实践中的应用。我特别关注了书中关于相机标定和图像预处理的章节，它们详细地阐述了在实际工业环境中，如何选择合适的镜头、光源，以及如何有效地去除噪声、增强图像细节，这些都是直接关系到后续检测和识别精度的关键步骤。书中给出的案例分析，比如在零部件缺陷检测中，如何通过形态学操作来识别表面划痕和污渍，以及在工业机器人引导中，如何利用斑点追踪技术实现精准定位，都让我感到非常受用。虽然我还没有深入到后面更复杂的三维重建和深度学习章节，但仅凭前半部分的介绍，我就能感受到这本书是为那些希望将机器视觉技术快速落地到实际工程项目中的读者量身定制的。它并非那种让你花费大量时间去啃数学公式的教材，而是更像一位经验丰富的工程师，手把手地教你如何解决实际问题，如何让理论知识转化为看得见摸得着的成果。

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对于许多初学者来说，理解并掌握物体识别和分类是进入机器视觉领域的一个重要阶段。在这本《机器视觉技术及应用》中，我发现作者在讲解这部分内容时，非常注重理论与实践的结合。我特别对书中关于模板匹配和几何匹配的章节印象深刻。作者并没有仅仅介绍算法的流程，而是详细地分析了在实际应用中，如何应对图像噪声、目标尺度变化、旋转以及部分遮挡等问题。例如，在进行模板匹配时，书中就提到了多种匹配准则的适用性，以及如何通过预处理来提高匹配的鲁棒性。更让我感到兴奋的是，书中还引入了基于深度学习的物体检测和识别技术，虽然这部分内容可能相对比较前沿，但作者以一种循序渐进的方式进行讲解，从卷积神经网络（CNN）的基本原理，到常见的检测框架如Faster R-CNN、YOLO等，都进行了深入浅出的介绍。书中还提供了一些非常实用的代码示例，让我能够直接上手尝试，感受这些复杂算法的实际效果。这本书不仅仅是停留在“是什么”的层面，而是花了大量篇幅讲解“怎么用”，并且提供了非常丰富的实践指导，这对于渴望快速将理论知识转化为实际生产力的人来说，无疑是一笔宝贵的财富。

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在

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晴

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但在专业知识方面本书涉及的不是很多，是一本实践应用书籍。没有涵盖关于机器视觉的理论知识。推荐大家也读读贾云得编著的机器视觉，2000年科学出版社出版。

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基础书啦，给员工扫盲用

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送给朋友的，感觉还好